¿Cuánto vale un dataset? 4 métodos de valoración
Costo, mercado, valor para el comprador, flujos futuros: según el método, el valor de un mismo archivo varía en un factor de 25. Aprenda a cruzar los métodos.
¿Cuánto vale un dataset?
4 métodos de valoración
10 diapositivas · desliza o usa las flechasEl desafío
El valor no se lee en el balance
~90 % del valor del S&P 500 es intangible (frente al 17 % en 1975), pero los datos casi nunca aparecen en el balance.
┌ Ocean Tomo, 2020 · Laney, Infonomics, 2017
Método 1
El coste de recreación
¿Cuánto costaría recrear estos datos? Útil como salvaguarda. Límite: mide el gasto, no el valor.
┌ OCDE, Measuring the Value of Data 2022
Método 2
El mercado / los comparables
¿A cuánto se venden datos similares? Límite: comparables escasos y opacos → principalmente un control de coherencia.
Método 3
El valor para el comprador (uplift)
¿Qué ganancia generan los datos en el comprador? (royalties evitadas, margen adicional). Límite: difícil aislar la parte propia de los datos.
Método 4
Flujos de caja futuros descontados (DCF)
Valor actual de los ingresos futuros atribuibles a los datos. La forma cuantitativa del enfoque «valor comprador».
┌ Cheong et al., JRFM/MDPI 2023
¿Prima o descuento?
Lo que hace subir (o bajar) el precio
- Frescura, exclusividad, volumen, granularidad
- Cumplimiento RGPD: sin base legal, valor ≈ 0
- La oferta / la demanda priman sobre lo intrínseco
┌ Laney/Gartner (IVI) · DAMA-DMBOK
Referencias de precios
Órdenes de magnitud (≠ contratos)
- Mediana marketplace ~1 400 $/mes o ~2 200 $ puntual
- Contacto B2B ~0,01–1,50 $ (base que se deprecia ~30 %/año)
- Licencias de texto IA = paquetes (Reddit 60 M$/año)
┌ Azcoitia et al., arXiv 2021
La prueba (cifra)
El método lo cambia todo: ×25
Un archivo de clientes B2B (1 M$/año atribuible): coste ≈ 150 k$, royalties evitadas ≈ 133 k$, exceso de beneficios ≈ 3,8 M$. → el método hace variar el valor en un factor ~25.
┌ Ejemplo pedagógico (Eton VS / Deloitte)
A recordar
Cruzar, no elegir
Es exactamente lo que hace el informe de valoración d-nvest.
- Ningún método por sí solo da «el» precio
- Cruzamos los métodos + comparables reales
- Un índice de confianza enmarca la estimación
¿Preguntas sobre monetizar o comprar datos?
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La guía completa
¿Cuánto vale un dataset? La pregunta es capciosa, ya que el valor de un dato no se lee en el balance: aproximadamente el 90 % del valor del S&P 500 es hoy intangible (frente al 17 % en 1975, Ocean Tomo), pero los datos casi nunca figuran en él (Laney, Infonomics). Cuatro métodos permiten estimarlo.
El método del coste mide cuánto habría que gastar para recrear los datos: simple, útil como salvaguarda, pero mide el gasto y no el valor (OCDE, 2022). El método del mercado compara con datos similares vendidos en otros lugares; dado que los comparables son escasos y opacos, sirve principalmente como control de coherencia. El método del valor para el comprador (uplift, relief-from-royalty, with-and-without) cifra la ganancia que los datos proporcionan al adquirente; su dificultad es aislar la parte de valor realmente atribuible a los datos. Finalmente, el método de los flujos de caja futuros descontados (DCF) calcula el valor presente de los ingresos futuros atribuibles — es la forma cuantitativa del enfoque de valor comprador (Cheong et al., 2023). Los marcos reconocidos a menudo solo cuentan tres (coste / mercado / ingresos), siendo la DCF una variante de la tercera.
Varios factores juegan luego en prima o descuento: frescura, exclusividad, volumen, granularidad, exactitud, derechos/licencia, y sobre todo cumplimiento RGPD — sin base legal, el valor cae casi a cero. Regla dominante: la oferta y la demanda priman sobre el valor intrínseco. En cuanto a referencias, la mediana de los marketplaces ronda los 1 400 $/mes (o ~2 200 $ en puntual, arXiv 2021), un contacto B2B vale unos céntimos a 1,50 $, y las licencias de texto para IA toman la forma de paquetes (Reddit, ~60 M$/año).
La enseñanza clave: un mismo archivo de clientes B2B que genera 1 M$/año de ingreso atribuible puede valorarse en ~150 k$ por el coste, ~133 k$ por las royalties evitadas, o ~3,8 M$ por el exceso de beneficios — un factor ~25 según el método. De ahí la conclusión: no se elige un método, se cruzan, se confrontan a comparables reales y se enmarca el resultado con un índice de confianza. Es precisamente lo que produce el informe de valoración d-nvest.
Fuentes
- Deloitte — Valuing Data Assets (2025)
- OCDE — Measuring the Value of Data (2022)
- Azcoitia et al. — Data marketplace prices (arXiv, 2021)
- Cheong et al. — DCF for data (JRFM/MDPI, 2023)
Contenido educativo — no es asesoramiento jurídico ni financiero. Cada cifra lleva su fuente y su año.